Embedded-Computing-Lösungen sind integrierte Verarbeitungsplattformen, die es unbemannten Systemen ermöglichen, Fahrzeuge zu steuern, Nutzlasten zu verwalten, Sensordaten zu verarbeiten und die autonome Durchführung von Missionen zu unterstützen. Diese Systeme kommen in UAVs, UGVs, USVs, ROVs und AUVs zum Einsatz und vereinen CPUs, GPUs, FPGAs, KI-Beschleuniger, Netzwerkfunktionen und sichere Speichersysteme in robusten Architekturen mit begrenzten SWaP-Anforderungen.
Auf dieser Seite werden führende Hersteller von Embedded-Computern vorgestellt, die Lösungen für Echtzeitsteuerung, Sensorfusion, Edge-KI, industrielle Bildverarbeitung, Kommunikationsrouting, Diagnose und Cybersicherheit anbieten.
Lesen Sie den Technologieübersicht
Edge-AI-Rechen- und SOM-Plattformen für die Autonomie und Robotik von UAVs der nächsten Generation
Robuste Computer- und Video-I/O-Module: 6U und 3U VPX, XMC, Small Form Factor und kundenspezifische Lösungen
Edge-KI-Lösungen für Videoverarbeitung und -Streaming Echtzeit-Situationsbewusstsein für missionskritische UAVs und unbemannte Systeme
Robuste Bodenkontrollstationen (GCS), spezielle Kabelbäume und schlüsselfertige Lösungen für missionskritische unbemannte Systeme und Robotik
Sichere Netzwerkkonnektivitätslösungen und IFF-Mode-5-Verschlüsselungsgeräte für militärische und staatliche UAVs und unbemannte Systeme
Industrietaugliche eingebettete Computersysteme für KI-Edge-Computing und maschinelles Lernen
Radarsoftware und Sensorverarbeitungslösungen, maritime Radarkontrolle, Verfolgung und Visualisierung für USV
Onboard-Videoverarbeitungssoftware und -hardware für unbemannte Systeme
Hochleistungsfähige, robuste Displays und maßgeschneiderte HMI-Lösungen für missionskritische unbemannte Systeme
Robuste Computerlösungen für missionskritische Drohnen und unbemannte Systeme
Äußerst zuverlässige, robuste Hardwarelösungen für missionskritische UAVs und unbemannte Systeme, die in extremen Umgebungen eingesetzt werden
Modernste Flugsteuerungen, Sensoren und andere Elektroniktechnologien für Drohnen und Robotik
Elektrooptische Überwachung und Videoverarbeitung für unbemannte Systeme und Anwendungen zur Drohnenabwehr
Eingebettete Steuerungen, Avionik-Tests, HIL-Simulation und Datenerfassungssysteme für UAV/UAS-Anwendungen
Hochleistungs-Videografik, GPGPU, KI/ML-Verarbeitung und Display-Lösungen für C5ISR-Anwendungen
Radar- und ADS-B-Überwachungsdatenfusion, -integration und -anzeige | UAV-Verfolgung und ATC-Integration
Robuste Stromversorgungen und Stromrichter für unbemannte Systeme und UAVs
Wenn Sie entwerfen, bauen oder liefern Eingebettete Computer, Erstellen Sie ein Profil, um Ihre Kompetenzen zu präsentieren und mit Besuchern in Kontakt zu treten, die einen konkreten Bedarf an Ihren Lösungen haben.
Embedded-Computing-Lösungen bilden die Grundlage für die bordseitige Verarbeitung moderner unbemannter Systeme und wandeln Rohdaten von Sensoren in kritische Betriebsabläufe um. Im Gegensatz zu herkömmlicher Desktop-Hardware basiert Embedded Computing für die Steuerung unbemannter Fahrzeuge auf spezialisierten Modulen, die Aufgaben unter streng begrenzten Vorgaben hinsichtlich Größe, Gewicht, Leistungsaufnahme und Wärmeentwicklung ausführen und dabei starken Vibrationen, Stößen und extremen Umgebungsbedingungen standhalten.
Bei kleineren Plattformen setzen Entwickler auf Embedded-Computer mit kleinem Formfaktor oder auf kompakte Embedded-Computermodule in Kombination mit einer maßgeschneiderten Trägerplatine. Mit zunehmender Komplexität der Mission lässt sich die Architektur auf robuste Computersysteme, kundenspezifische Embedded-Computer oder modulare Backplane-Einheiten skalieren, die umfangreiche Daten vollständig an Bord verarbeiten, um Echtzeit-Autonomie zu gewährleisten, wenn die Kommunikation unterbrochen oder unterbunden ist.
Die Echtzeitverarbeitung ist eine entscheidende Anforderung für die Steuerung unbemannter Fahrzeuge und stellt sicher, dass Stabilisierung, Navigationskorrekturen und Sicherheitsüberwachung innerhalb deterministischer Zeitfenster erfolgen. Hochleistungsfähige eingebettete Computersysteme koordinieren hochfrequente Inertialdaten, Aktuatorreaktionen und Motorrückmeldungen mit minimaler Latenz, um zu verhindern, dass kritische Regelkreise durch sekundäre Rechenaufgaben unterbrochen werden.
Unbemannte Plattformen sind auf eine robuste Sensorfusion angewiesen, um Eingaben von GNSS, Trägheitsmesseinheiten, Radar, LiDAR, Sonar sowie EO/IR-Kameras zu einem zuverlässigen Lagebild zusammenzuführen. Die eingebettete Rechenplattform stimmt diese unterschiedlichen Datenströme sowohl zeitlich als auch räumlich ab, wodurch Fehlalarme reduziert werden und ein präziser Navigationskontext auch in unübersichtlichen Umgebungen, bei fehlendem GPS-Empfang oder bei schlechter Sicht gewährleistet bleibt.
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Die bordseitige Verarbeitung ermöglicht den Übergang von der Fernsteuerung zur überwachten Autonomie, wobei Navigationsfilter, Routenoptimierungsroutinen und Missionslogik ausgeführt werden. Um einen sicheren Betrieb zu gewährleisten, sorgen hochzuverlässige Rechenmodule für Robotikplattformen für eine strikte Trennung zwischen beratenden Autonomie-Funktionen, wie der Objektidentifizierung, und autoritätsbehafteten Fahrzeugbefehlen, wie beispielsweise der automatisierten Notfallwiederherstellung.
Über die Fahrzeugsteuerung hinaus verwalten eingebettete Rechengeräte die komplexen Anforderungen an Timing, Stromversorgung und Datenweiterleitung spezialisierter Nutzlasten, darunter Kartierungskameras, Gassensoren und Roboterarme. Eine gut konzipierte eingebettete Architektur ermöglicht eine nahtlose Peripherieintegration, die die Datenerfassung auslöst und Zeitstempel synchronisiert, ohne die für den Betriebserhalt des Fahrzeugs erforderliche Rechenreserve zu beeinträchtigen.
Als Herzstück des Fahrzeugnetzwerks wickeln eingebettete Computerlösungen den Datenverkehr über interne Busse wie CAN und Ethernet ab und verwalten gleichzeitig externe Funk-, Mobilfunk- oder Satellitendatenverbindungen. Da moderne Bildgebungsnutzlasten mehr Rohdaten erzeugen, als Standardverbindungen übertragen können, priorisieren Edge-Verarbeitungssysteme kritische Telemetriedaten und verdichten umfangreiche Datensätze zu kompakten Metadatenpaketen. Durch die Integration dieser Systeme in ein Internet-of-Things -Frame work (IoT) können Betreiber eine skalierbare, flottenweite Zustandsüberwachung und eine zentralisierte Missionsprotokollierung ermöglichen
Bildverarbeitungsaufgaben erfordern erhebliche Rechenleistung, um Live-Bilder aus optischen, thermischen oder Sonarsensoren für die Zielverfolgung, Merkmalsextraktion und visuelle Odometrie zu verarbeiten. Die Integration spezieller Beschleuniger in die eingebettete Architektur ermöglicht eine Echtzeit-Geländeklassifizierung und eine automatisierte Bewertung von Landezonen direkt am Rand, wodurch die Latenz bei der Verarbeitung durch Bodenstationen entfällt.
Zum Schutz hochwertiger Anlagen überwacht die eingebettete Architektur kontinuierlich den Zustand elektronischer Komponenten, indem sie die Stromaufnahme, Temperaturprofile und die Speicherintegrität über alle Teilsysteme hinweg verfolgt. Wird eine Anomalie erkannt, leitet das System lokale Diagnosen oder automatisierte Fehlermanagementprotokolle ein und stellt so sicher, dass das Fahrzeug einen Einsatz sicher abbrechen oder zur Basis zurückkehren kann, bevor ein kritischer Ausfall eintritt.
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UAVs erfordern höchste Effizienz, da sich jedes Gramm Nutzlast und jedes Watt Leistung direkt auf die Flugdauer auswirkt. Robuste Embedded-Computermodule mit kleinem Formfaktor kommen in diesen Plattformen weit verbreitet zum Einsatz, um ISR-, Kartierungs- und industrielle Inspektionsmissionen zu unterstützen.
Während ein spezieller Flugcontroller die aerodynamische Kernstabilität regelt, übernimmt ein robustes Embedded-Computer-Modul für UAVs intensive Edge-AI-Aufgaben, die Kamerastabilisierung sowie die Objektverfolgung. Das thermische Design stellt nach wie vor eine zentrale Herausforderung dar und erfordert lüfterlose, versiegelte Gehäuse, die Wärme über die Flugzeugzelle ableiten, um Sonneneinstrahlung und Höhenänderungen standzuhalten.
UGVs erfordern robuste Embedded-Computer im Fahrzeug, die so konstruiert sind, dass sie extremen mechanischen Stößen, Staub, Schlamm und dem Eindringen von Wasser während des Einsatzes standhalten. Diese Plattformen verarbeiten Nahbereichs-Wahrnehmungsaufgaben, indem sie Daten von LiDAR, Stereokameras und Radauswertungssensoren zusammenführen, um sich in komplexem Gelände oder städtischen Umgebungen zu orientieren.
Für spezialisierte Roboter zur Kampfmittelbeseitigung (EOD) und für den Einsatz in gefährlichen Umgebungen koordiniert das eingebettete System die präzise Steuerung von Manipulatoren und hochauflösende Videoübertragungen. Da diese Computer in der Nähe von starken elektrischen Antriebssträngen betrieben werden, setzen die Entwickler isolierte Ein- und Ausgänge sowie eine robuste Stromversorgung ein, um elektromagnetische Störungen zu verhindern.
Der Einsatz auf See bringt erhebliche Umweltgefahren mit sich, was Ingenieure dazu zwingt, Computer in maritimer Ausführung zu spezifizieren, die über eine Abdichtung nach Schutzklasse IP67 gegen Salznebel sowie spezielle Korrosionsschutzbeschichtungen verfügen. In versiegelten Unterwasserrümpfen, in denen eine aktive Luftkühlung nicht möglich ist, müssen kompakte Rechenlösungen die Wärme über Wärmeleitung durch das Gehäuse ableiten.
Autonome Unterwasserfahrzeuge (AUVs) sind vollständig auf bordeigene Rechenmodule angewiesen, um Navigationsfilter auszuführen und Sonar- oder Akustikdaten zu verarbeiten, da Funksignale Wasser nicht durchdringen können. Bei unbemannten Oberflächenfahrzeugen (USVs) und ferngesteuerten Unterwasserfahrzeugen (ROVs) übernehmen diese Systeme die autonome Kollisionsvermeidung, verarbeiten hochauflösende Kamerabilder und gewährleisten eine schnelle Kommunikation über die Verbindungskabel.
Einplatinencomputer (SBCs) integrieren Rechenleistung, Speicher und Standard-E/A auf einem einheitlichen Substrat, um hochoptimierte, kosteneffiziente Rechenleistung bereitzustellen. Alternativ isoliert eine Computer-on-Module-Architektur die zentralen Rechenelemente auf einer kleinen Mezzanine-Platine, die in eine anwendungsspezifische Trägerplatine eingesteckt wird, wodurch die Komplexität des kundenspezifischen Layouts minimiert wird. Führende Hersteller von Computer-on-Module-Lösungen entwickeln diese modularen Plattformen so, dass sie extremen industriellen Temperaturbedingungen standhalten, und bieten Systemintegratoren damit langfristige Flexibilität bei Technologie-Upgrades.
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Robuste Embedded-PCs vereinen Rechenhardware, interne Stromfilterung und langlebige externe Anschlüsse in vollständig versiegelten, einbaufertigen Gehäusen, die den Integrationsaufwand minimieren. An der Spitze der Fahrzeugsteuerung positioniert, dient ein spezialisierter Missionscomputer als primärer Systemkoordinator und stellt sichere Datenbrücken zwischen dem Autopiloten, den Missionsnutzlast-Arrays und der Edge-Verarbeitungsinfrastruktur her.
Wenn autonome Systeme extreme Rechenbandbreite erfordern, bieten modulare Backplane-Architekturen wie VPX und OpenVPX unübertroffene Datenleitungsgeschwindigkeiten und mechanische strukturelle Integrität. Diese Systeme nutzen standardisierte Steckplätze, um den nahtlosen Einsatz austauschbarer Rechenmodule, FPGAs und Hochgeschwindigkeits-Netzwerk-Switches zu ermöglichen, wodurch das Risiko einer langfristigen Veralterung bei großen Anlagen in den Bereichen Verteidigung, Radar und fortschrittliche maritime Datenverarbeitung verringert wird.
Beim Edge-Computing verbleibt die kritische Entscheidungslogik vollständig an Bord des unbemannten Systems, wodurch sichergestellt wird, dass Befehle zur sofortigen Kollisionsvermeidung und Stabilisierung ausgeführt werden, ohne auf Antworten aus externen Netzwerken warten zu müssen. Umgekehrt nutzt die cloudvernetzte Autonomie nach Abschluss der Mission die Infrastruktur von Remote-Servern, sodass Bediener Fahrzeugzustandsdiagnosen hochladen, Wahrnehmungsmodelle des maschinellen Lernens verfeinern und flottenweite digitale Zwillinge synchronisieren können, sobald die Verbindung mit hoher Bandbreite wiederhergestellt ist.
Die Auswahl der geeigneten Verarbeitungsarchitektur erfordert einen Ausgleich zwischen Rechendurchsatz und den thermischen sowie energetischen Einschränkungen des Fahrzeugs.
| Technologie | Hauptanwendungsfall | Technische Vorteile und Einschränkungen |
| CPUs | Steuerungslogik, Scheduling, Betriebssystemausführung und allgemeine Missionsanwendungen. | Hervorragende sequentielle Logik, ausgereifte Software-Toolchains und einfache Programmierung; bei der Verarbeitung hochparalleler Datenströme können sie jedoch an Effizienz einbüßen. |
| GPUs | Parallele Datenverarbeitung, Live-Videoanalyse und Inferenz in neuronalen Netzen. | Unübertroffener Durchsatz für intensive Bildverbesserung, 3D-Kartierung und visuelles SLAM; eingeschränkt durch hohen Stromverbrauch und erhebliche Herausforderungen beim Wärmemanagement in geschlossenen Räumen. |
| FPGAs | Deterministische Signalverarbeitung mit geringer Latenz und benutzerdefinierte E/A-Brücken. | Implementiert Logik direkt in der Hardware für vorhersehbare Ausführungszeiten im Mikrosekundenbereich, Sonar-Vorverarbeitung und Radarfilterung; ist mit hoher Entwicklungskomplexität und speziellen Programmieranforderungen verbunden. |
| KI-Beschleuniger / NPUs | Energieeffiziente Inferenz- und Wahrnehmungsaufgaben im Bereich des maschinellen Lernens. | Hervorragende Leistungswerte pro Watt für die Ausführung trainierter Modelle zur Objekterkennung und -klassifizierung; erfordert eine disziplinierte Quantisierung und die Überprüfung der Modellkompatibilität. |
Der Schutz autonomer Plattformen erfordert eine hardwaregestützte Verteidigungsstrategie, die in der Lage ist, sensible Missionsdaten zu schützen und die Betriebsintegrität aufrechtzuerhalten.
Durch die direkte Integration dieser Sicherheitsmaßnahmen in die Rechnerarchitektur kann das System Bedrohungen automatisch isolieren und die Fahrzeugkontrolle auch unter widrigen Bedingungen aufrechterhalten.
Die rasante Entwicklung autonomer Fahrzeugplattformen treibt mehrere wichtige Fortschritte im Hardware-Design und bei den Paradigmen des Edge-Computing voran.
Diese übergreifenden Veränderungen stellen sicher, dass unbemannte Plattformen der nächsten Generation anpassungsfähig, sicher und voll und ganz in der Lage bleiben, enorme Datenmengen direkt vor Ort zu verarbeiten.
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